The seismic capacity of electric cabinets in Nuclear Power Plants (NPPs) should be qualified before installation and be maintained during operation. However it can happen that identical devices cannnot be produced for replacement of devices mounted in electric cabinets. In case of when no In-Cabinet Response Spectrum (ICRS) is available for new devices, ICRS can be generated by using Finite Element Analysis (FEA). In this study we investigate structural response and ICRSs of battery charger which is supplied to NPPs. Test results on the battery charger are utilized in this study. The response is measured by accelerometers installed on the housing of the battery charger and local panels in the battery charger. Numerical analysis model is established based on resonant frequency search test results and validated by comparison with 2 types of earthquake testing results. ICRSs produced from the numerical model are compared with measured ICRSs in the seismic tests. Developed analysis model is a simple reduced model and anticipates ICRSs quite well as measured response in the tests overall despite of its structural limitation.
With the widespread use of modern clean energy, lithium-ion batteries have become essential as a more reliable energy storage component in the energy Internet. However, due to the difference in monomers, some of the battery over-charge or over-discharge in battery packs restrict their use. Therefore, a novel multiphase interleaved converter for reducing the inconsistencies of the individual cells in a battery pack is proposed in this paper. Based on the multiphase converter branches connected to each lithium battery, this circuit realizes energy transferred from any cell(s) to any other cell(s) complementarily. This flexible interlaced converter is composed of an improved bi-directional Buck-Boost circuit that is presented with its own available control method. A simulation model based on the PNGV model of fundamental equalization is built with four cells in PSIM. Simulation and experimental results demonstrate that converter and its control achieve simple and fast equalization. Furthermore, a comparison of traditional methods and the HNFABC equalization is provided to show the performance of the converter and the control of lithium-based battery stacks.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제17권6호
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pp.311-316
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2016
Batteries are critical components of electric vehicles and energy storage systems. The connection of a battery to the power grid for charge and discharge greatly affects energy storage. Therefore, an accurate and easy-to-observe battery model should be established to achieve systematic design, simulation, and SOC (state of charge) estimations. In this review, several equivalent circuit models of representative significance are explained, and their respective advantages and disadvantages are compared to determine and outline their reasonable applications to Li-ion batteries. Numerous commonly used model parameter identification principles are summarized as well, and basic model verification methods are briefly introduced for the convenient use of such models.
As development of battery technologies, the installation of Battery Energy Storage System (BESS) increased. The BESS can be used for various purposes such like frequency response, load leveling, and fluctuation mitigation of renewable energy generators. In this paper, three state BESS model is proposed. the BESS model considering charge, discharge and keeping efficiency, and life cycle according to depth of discharge (DOD). Then, the benefit and cost of BESS installed at substation for load leveling are summarized. The economic evaluation of BESS is analyzed using net present values (NPV) analysis. In case study, the NPV analysis of NaS battery system is carried out using the proposed BESS model. Because the result of economic evaluation of BESS using nowadays cost data is not positive, the sensitivity analysis of BESS is conducted by changing the capital cost and energy cost.
When designing a redox flow battery system, compression of battery stack is required to prevent leakage of electrolyte and to reduce contact resistance between cell components. In addition, stack compression leads to deformation of the porous carbon electrode, which results in lower porosity and smaller cross-sectional area for electrolyte flow. In this paper, we investigate the effects of electrode compression on the cell performance by applying multi-dimensional, transient model of all-vanadium redox flow battery (VRFB). Simulation result reveals that large compression leads to greater pressure drop throughout the electrodes, which requires large pumping power to circulate electrolyte while lowered ohmic resistance results in better power capability of the battery. Also, cell compression results in imbalance between anolyte and catholyte and convective crossover of vanadium ions through the separator due to large pressure difference between negative and positive electrodes. Although it is predicted that the battery power is quickly improved due to the reduced ohmic resistance, the capacity decay of the battery is accelerated in the long term operation when the battery cell is compressed. Therefore, it is important to optimize the battery performance by taking trade-off between power and capacity when designing VRFB system.
최근 리튬이온 배터리 사용이 늘어남에 따라 배터리 화재 및 사고 예방의 필요성이 대두되고 있다. 사고 예방을 위해서는 배터리 SOH(State of Health)를 예측하여 열화가 많이 진행된 배터리의 교체 시기를 확인하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 배터리의 충전 과정에서 얻을 수 있는 최대 전압 도달 시간, 전류 변화 시간, 최대 온도 도달 시간, IC(Incremental Capacity) 등 4가지 배터리 열화 특성과 어텐션 메커니즘을 이용한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)를 사용하여 배터리의 열화 상태를 예측하는 모델을 제안한다. NASA에서 제공하는 배터리 데이터 세트를 사용해 제안하는 모델의 성능을 측정한 결과 일반적인 LSTM 모델을 사용하는 경우보다 예측성능의 개선을 확인할 수 있었고, 특히 배터리 교체 주기에 가까운 SOH 90-70% 구간에서 더 우수한 성능을 보였다.
최근 스마트 모바일 기기에서의 고성능화 추세는 더 많은 소비 전력을 요구하게 되어 배터리 사용 시간의 감소로 이어지고 있다. 이에 배터리 관리의 중요성과 그 연구에 필요한 정확한 배터리 모델링 방법이 중요해지고 있다. 배터리 모델은 크게 수학적 모델, 전기화학적 모델, 전기적 모델로 구분된다. 그중 전기적 모델에서 전기적 소자를 사용한 테브닌 등가회로와 SOC의 비선형 함수 모델을 사용하는 것이 일반적이나, 온도나 사용연한에 따른 특성 변화, 전기적 소자로 표현할 수 없는 비정형적 저항성분 등의 존재로 OCV 결과 출력의 정확성에 한계가 존재한다. 본 논문에서는 기존의 모델의 정확성을 향상시키기 위하여 배터리의 SOC 특성을 나타내는 수학적 함수 모델을 개선하고 온도, 수명, 그리고 전기적 특성의 비선형성을 포함하는 새로운 배터리 모델을 제안한다. 또한 제안한 모델을 구현한 시뮬레이터를 사용하여 정적 전류 상태와 동적 전류 상태에서의 배터리의 방전 결과를 예측한 결과, 기존 방법 대비 실측값과의 MSE가 개선된 결과를 보였다.
배터리를 사용하고 있는 시스템에서 배터리의 잔존 용량에 대한 정보는 매우 중요하며, 따라서 정확한 SOC(State of Charge)의 추정이 필요하다. 배터리는 노화됨에 따라 전체 사용 가능 용량이 줄어들고 성능이 떨어지는데 이러한 노화의 영향을 고려하지 않는 배터리의 SOC 추정 방법은 추정의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 배터리의 노화 상태를 고려하여 배터리의 SOC를 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 배터리의 전압-SOC 특성 곡선을 Boltzmann 방정식을 사용하여 모델링하고 노화 지표를 정의하며, 노화 지표를 Boltzmann 방정식 모델과 결합하여 SOC를 추정한다. 따라서 제안한 방법은 배터리의 노화 상태를 SOC 추정에 반영하여 노화된 배터리에 대한 정확한 SOC 추정이 가능하다. 또한 새 배터리와 1년 사용한 배터리에 대한 실험과 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 유효성을 확인한다.
A lumped parameter model of Li-ion battery in hybrid electric vehicle(HEV) is constructed and system parameters are identified by using recursive least square estimation for different C-rates, SOCs and temperatures. The system characteristics of pole and zero in frequency domain are analyzed with the parameters obtained from different conditions. The parameterized model of Li-ion battery indicates highly dependant of temperatures. The system pole and internal resistance changes 6.6 and 18 times at $-20^{\circ}C$, comparing with those at $25^{\circ}C$, respectively. These results will be utilized on constructing model-based state observer or an on-line identification and an adaptation of the model parameters in battery management systems for hybrid electric vehicle applications.
리튬이온 전지의 양극은 다양한 종류의 전이금속재료로 구성되며, 전지의 성능은 양극을 구성하는 금속재료에 의해 많은 영향을 받는다. 이는, 양극 내부에서 리튬이온의 확산 및 상전이 양상이 재료마다 서로 다르게 나타나기 때문이다. 따라서, 충방전 시 양극 내부 리튬이온의 확산 및 상전이를 이해하는 것은 고용량, 고전압 리튬 이차전지를 설계하기 위해 필수적이다. 본 연구에서는 phase field model을 바탕으로 양극 내부의 리튬이온 확산 및 상전이 과정을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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